基于度分布的网络流量异常检测方法研究的任务书.docx

基于度分布的网络流量异常检测方法研究的任务书
任务书
项目名称：基于度分布的网络流量异常检测方法研究
项目负责人：XXX
项目时间：2021年7月至2022年7月
一、项目背景
随着互联网的快速发展，网络攻击事件越来越频繁，给网络安全带来了巨大的威胁。传统的安全措施，如防火墙、入侵检测系统等，已经不能满足当前网络的安全需求，需要研究新的安全技术和方法来保护网络安全。
网络流量异常检测技术是一种重要的网络安全技术，它能够检测网络中未知的异常流量，并及时采取相应的安全措施。目前，网络流量异常检测技术主要有基于规则、基于统计、基于机器学习等方法。然而，这些方法在处理大规模网络时面临着很多挑战，如效率低、准确率不高等问题。
本项目旨在针对现有网络流量异常检测方法存在的问题，研究基于度分布的网络流量异常检测方法，提高网络流量异常检测的效率和准确率，为网络安全提供更好的保障。
二、研究内容
本项目的主要研究内容包括以下几个方面：
1.网络流量数据采集
本研究将采用网络流量数据作为研究对象，因此需要设计和实现网络流量数据的采集系统。采集系统需要能够获取网络中的数据包，并准确地记录下每个数据包的源地址、目的地址、协议类型、端口号等信息。
2.度分布特征提取
度分布是网络拓扑结构中极为重要的一种特征，它能够为网络安全提供非常有效的辅助信息。本研究将通过对网络流量数据中节点的度分布进行分析，提取出节点的度分布特征。
3.异常检测算法设计
本研究将结合网络流量数据的度分布特征，设计一种基于度分布的网络流量异常检测算法。该算法将以节点的度分布特征为输入，通过与已有的节点度分布特征进行比较，判断该节点是否存在异常。
4.评测和优化
本研究将采用KDDCup1999数据集进行实验评测，评测该算法的检测效果和性能。在此基础上，进一步优化算法，提高算法的准确率和效率。
三、研究计划
本项目研究时间为一年，主要工作安排如下：
第一阶段（2021年7月~2021年10月）
1.收集和整理相关文献资料，对常见的网络流量异常检测方法进行研究和总结。
2.设计和实现网络流量数据的采集系统。
第二阶段（2021年11月~2022年2月）
1.对网络流量数据进行分析，提取出节点的度分布特征。
2.设计和实现基于度分布的网络流量异常检测算法。
第三阶段（2022年3月~2022年6月）
1.对算法进行评测和优化，提高算法的准确率和效率。
2.撰写项目研究报告，并提交相关期刊或会议。
第四阶段（2022年7月）
1.整理项目研究成果，准备相关的资料和文献。
2.举办学术研讨会，交流项目研究成果和经验。
四、预期成果
本项目预期达到以下几个方面的成果：
1.设计和实现网络流量数据采集系统，能够准确地获取网络流量数据。
2.提出一种基于度分布的网络流量异常检测算法，能够提高网络流量异常检测的效率和准确率。
3.通过实验评测，证明本研究方法在网络流量异常检测方面具有优越的性能和可行性，为网络安全提供更好的保障。
4.发表不少于两篇相关学术文章，参加相关学术会议或研讨会，并获得学术界的认可和好评。
五、经费预算
本项目涉及的经费主要包括硬件设备、软件开发、实验测试、人员费用等。经费预算如下：
硬件设备：10000元。
软件开发：15000元。
实验测试：20000元。
人员费用：100000元。
六、结论
本项目将研究基于度分布的网络流量异常检测方法，是网络安全领域中的一项重要研究。该项目将设计和实现网络数据采集系统，提取节点度分布特征，设计和实现基于度分布的网络流量异常检测算法，并通过实验评测和优化，最终达到提高网络流量异常检测效率和准确率的目的。